Rehabilitationsberater
GesundheitswesenKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Hoch· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)
831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03
0.000
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025
0.28
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht
ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert
Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 73% diesen Wert.
Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht
Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.
Task-level exposure
16 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Analyze information from interviews, educational and medical records, consultation with other professionals, and diagnostic evaluations to assess clients' abilities, needs, and eligibility for services.21-1015 | 0.00000.0 | 0.1200100.0 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Prepare and maintain records and case files, including documentation, such as clients' personal and eligibility information, services provided, narratives of client contacts, or relevant correspondence.O*NET Task ID 9202 | 1.0 |
Monitor and record clients' progress to ensure that goals and objectives are met.O*NET Task ID 9200 | 0.5 |
Arrange for physical, mental, academic, vocational, and other evaluations to obtain information for assessing clients' needs and developing rehabilitation plans.O*NET Task ID 9203 | 0.5 |
Analyze information from interviews, educational and medical records, consultation with other professionals, and diagnostic evaluations to assess clients' abilities, needs, and eligibility for services.O*NET Task ID 9204 | 0.5 |
Develop rehabilitation plans that fit clients' aptitudes, education levels, physical abilities, and career goals.O*NET Task ID 9205 | 0.5 |
Locate barriers to client employment, such as inaccessible work sites, inflexible schedules, or transportation problems, and work with clients to develop strategies for overcoming these barriers.O*NET Task ID 9208 | 0.5 |
Confer with physicians, psychologists, occupational therapists, and other professionals to develop and implement client rehabilitation programs.O*NET Task ID 9210 | 0.5 |
Develop diagnostic procedures to determine clients' needs.O*NET Task ID 9211 | 0.5 |
Participate in job development and placement programs, contacting prospective employers, placing clients in jobs, and evaluating the success of placements.O*NET Task ID 9212 | 0.5 |
Collaborate with community agencies to establish facilities and programs for persons with disabilities.O*NET Task ID 9214 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page